[发明专利]嫌疑人人脸识别认定方法

权利要求书

1.嫌疑人人脸识别认定方法,其特征在于，选择多个“人脸比对识别引擎”：

步骤一：将图片数据I推送分发到各“人脸比对识别引擎”输入接口，使用多个引擎调度模块；

步骤二：二次综合分析处理模块给各家“人脸比对识别引擎”设定编号：m＝1、2、3到n；

步骤三：向n个“人脸比对识别引擎”输入同一张待识别人的人脸图片，各个“人脸比对识别引擎”进行单独引擎识别；

步骤四：各个“人脸比对识别引擎”通过相似度计算模型、命中概率排序模型计算，统一设A为阈值；得到前20名排序作为Top-1～Top-20列表；记为Listm；

步骤五：统计模型List1，List2，List3到Listn，从中筛选出命中≥2次的记录，并集中重新列表，记为初选结果列表F0；

F：加权模型对初选结果列表F0的每条记录，根据其对应的各单引擎相似度值进行加权平均；

G：计算Listm相似度分布的均值mum和方差sigmam；

H：以均值mum、方差sigmam的高斯分布在sm的累积概率作为权重wm；

I：综合相似度计算模型对综合相似度取值为：(w1*s1+w2*s2+w3*s3+……+wn*sn)/(w1+w2+w3+……+wn)；

J：输出综合相似度值，并排序列出结果。

2.根据权利要求1所述 的嫌疑人人脸识别认定方法,其特征在于，对“人脸比对识别引擎”的筛选方法为：

1)令“人脸比对识别引擎”共有数量为n，n值≥2；

2)输入同一张图片，n个“人脸比对识别引擎”输出N个最相似记录；将比对图片的相似度取值范围统一为：0～100；

3)选取n家“人脸比对识别引擎”,设置报警阈值T＝n/2，当用对象图片与身份人员图片库进行比对时，当且仅当在至少T个引擎输出的前N个最相似记录中命中，则将该对象加入报警记录；

4)同一条报警记录出现在t个引擎，t≥T，其计算步骤分两步：

步骤一:计算n个“人脸比对识别引擎”输出结果的均值和方差；

步骤二:计算以均值、方差的高斯分布在sm的累积概率作为权重wm：呈现综合相似度结果从高到低排序。

3.根据权利要求1所述 的嫌疑人人脸识别认定方法,其特征在于，对“人脸比对识别引擎”的筛选方法为：

方法1：采取投票方式：

选取n家“人脸比对识别引擎”参加筛选,筛选设置报警阈值T＝n/2，使用同一张图片，将图片上的人像与数据库中身份人员进行比对时，当且仅当在至少T个引擎输出的前N个最相似记录中命中，将该人像加入报警记录；

其计算步骤分两步：

步骤一:计算“人脸比对识别引擎”输出结果的均值和方差；

步骤二:计算以均值和方差的正态分布累积分布函数在sm的取值，即为wm的值:最终呈现的综合输出结果按照上述综合相似度从高到低排序；

选“人脸比对识别引擎”系统，用wm值由大到小选择排序；

方法2：一票触发式：

只要有一个以上的“人脸比对识别引擎”报警，则将报警条目加入最终报警列表中； 最终报警列表的综合评分及排序方式同方法1的计算步骤；

当一个“人脸比对识别引擎”在方法1和方法2中取得的名次成绩相加后，仍然用数值大小来确定，由大到小排序选择。

4.根据权利要求1所述 的嫌疑人人脸识别认定方法,其特征在于当“人脸比对识别引擎”接收到图片数据I时，进行图片数据I各多引擎调度模块的回传，在多引擎调度模块中数据减法模型将图片数据I与原图数据I进行减法比对，当得数为零则通过；得数不为零则重发。

5.根据权利要求1所述 的嫌疑人人脸识别认定方法,其特征在于统一赋予各“人脸比对识别引擎”命中结果的人脸相似度取值均为0～100。

6.根据权利要求1所述 的嫌疑人人脸识别认定方法,其特征在于统一设计相似度分值区间：

95分以上：极其相似，可认为完全确定，准确命中；

90～95分：很相似，较大概率可能，正确识别；

80～90分：有点像，有一定正确度，可能识别；

70～80分：有点像，正确率低，识别可能性较低；

70分：不匹配，不记入。